Snapshot %tm_act 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 6.1 7 6.3 8 6.5 9 9.1 10 5.9 11 0 12 0 13 0 14 0 15 0 (10*0*0+6.1*6.1+6.3*6.3+6.5*6.5+9.1*9.1+5.9*5.9)/(6.1+6.3+6.5+9.1)=6.78 约等于7 (6.1+6.3+6.5+9.1+5.9)/5=2.26…

private Bitmap ToG(string file) { using (Bitmap o = new Bitmap(file)) { Bitmap g = new Bitmap(o.Width, o.Height); ; i < o.Width; i++) { ; j < o.Height; j++) { Color c = o.GetPixel(i, j); //灰度加权平均法公式 int rgb = (int)(c.R * 0.299 + c.G * 0.587 + c.B *…

** 本文内容来自于吴恩达深度学习公开课 1.概述 加权移动平均法,是对观察值分别给予不同的权数,按不同权数求得移动平均值,并以最后的移动平均值为基础,确定预测值的方法.采用加权移动平均法,是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响,它更能反映近期变化的趋势. 指数移动加权平均法,是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减,越靠近当前时刻的数值加权系数就越大. 指数移动加权平均较传统的平均法来说,一是不需要保存过去所有的数值:二是计算量显著减小. 2.算法理解 引入一个例子,例子为美国一年内每天的温…

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79028012 什么是移动平均法? 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料.逐…

首先感谢吴恩达老师的免费公开课,以下图片均来自于Andrew Ng的公开课 指数加权平均法 在统计学中被称为指数加权移动平均法,来看下面一个例子: 这是伦敦在一些天数中的气温分布图 Vt = βVt-1 + (1 - β)θt  β指的是加权系数 0<β<1 θt 指的是当前时刻的温度 当β=0.9的时候 1/1-β = 10 所以看到上图的红线其实就是考虑了10天之内的平均气温,其拟合度较好 当β=0.98的时候 1/1-β = 50 所以上图中的绿线是考虑了50天之内的平均气温,于是这种平…

任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦~ ​ ​ 什么是移动平均法? 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

First in day worksheets + Purchase Transactions (Receipts, Bills, Adjustments, Assembly Builds) + Transfers and Transfer Orders (Shipments and Receipts) - Vender Return Shipments - Sales Transactions (Fulfilments, Invoices, Cash Sales, Adjustment, Co…

.前言 C#打印小票可以与普通打印机一样,调用PrintDocument实现.也可以发送标注你的ESC指令实现.由于 调用PrintDocument类时,无法操作使用串口或TCP/IP接口连接的pos打印机,并且无法发送控制指令实现pos打印机的切纸.走纸等动作.因此个人建议使用ESC指令进行打印会更通用. 本类需要调用 ImageProcessor.cs .POS机打印小票ReceiptHelper using System; using System.Collections.Generic;…

转载自:  http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常 见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给 出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像…

1.前言 C#打印小票可以与普通打印机一样,调用PrintDocument实现.也可以发送标注你的ESC指令实现.由于 调用PrintDocument类时,无法操作使用串口或TCP/IP接口连接的pos打印机,并且无法发送控制指令实现pos打印机的切纸.走纸等动作.因此个人建议使用ESC指令进行打印会更通用. 本类需要调用 ImageProcessor.cs 2.POS机打印小票ReceiptHelper using System; using System.Collections.Generi…

目前已知matlab的聚类方法有三种: 一.利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法: 二.层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理: (1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离: (2)用 linkage函数定义变量之间的连接: (3)用 cophenetic函数评价聚类信息: (4)用cluster函数创建聚类. 三.划分聚类,包括K均值聚类和K…

标准分数(standard score)也叫z分数(z-score),是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程.用公式表示为: z=(x-μ)/σ.其中x为某一具体分数, μ为平均数,σ为标准差. Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离,是以标准差为单位计算.在原始分数低于平均值时Z则为负数,反之则为正数. 标准分数的作用和特点 编辑 标准分数可以回答这样一个问题:"一个给定分数距离平均数多少个标准差?"在平均数之上的分数会得到一个正的标准分数,在平均数之下的分数会得到一个负的标…

本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出Emgu CV实现的代码. 一.灰度化原理及数学实现(转载自——<图像灰度化方法总结及其VC实现> 该篇文章使用opencv实现,后面附有代码,可以好好学习一下,比我写的好\(^o^)/~) 图像处理时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是因为黑白照片数据量小,相比彩照更易实现实时算法,另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片,因此从图像处理学角度来看,这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值. 目前,在图像…

PCA要做的事降噪和去冗余,其本质就是对角化协方差矩阵. 一.预备知识 1.1 协方差分析 对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来.网上值得参考的资料也不多,这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧. 用matlab计算这个例子 z=[1,2;3,6;4,2;5,2] cov(z) ans = 2.9167 -0.3333 -0.3333 4.0000 可以看出,matlab计算协方差过程…

Matlab聚类分析[转] Matlab提供系列函数用于聚类分析,归纳起来具体方法有如下: 方法一:直接聚类,利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制. 方法二:层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离:(2)用 linkage函数定义变量之间的连接…

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵$W$,而不针对偏倚系数$b$.利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数. 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数…

XX有限公司是一家致力于能源需求侧管理,为工业,建筑,交通等终端能耗领域提供系统高效的能源管理解决方案的中港合资企业,作为最早从事电力计量与采集的省级高新技术企业,自2001年成立以来,专注于用户侧智能计量仪表.数据传输设备的研究开发.生产经营和销售服务.依靠众多自主创新的核心技术,不断为客户创造价值.目前已形成了以“采集器+”为核心的智慧用电层.物联网传输层及能耗监测管理三大产品体系.涵盖了包括自动重合闸.用电保护器.物联网执行器.智能电表.数据采集器.能源服务器.智能配电箱.InfoMed云…

声明:这篇博文是我基于一篇网络文章翻译的,并结合了自己应用中的一些心得,如果有侵权,请联系本人删除. 最近做推荐的时候,开始接触到Stacking方法,在周志华老师的西瓜书中,Stacking方法是在Bagging,Bosting方法后的模型集成方法,和投票法,简单平均法,加权平均法等方法在同一个讨论框架中.在网上查资料,也有学者认为Stacking方法是和Bagging,Bosting方法在同一个讨论框架中,我个人更加赞成周志华老师的论断,因为Stacking必须在模型差异较大,最好是不同模型…

Batch Normalization Batch归一化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,工作效果也更好.也会使你更容易的训练甚至是深层网络. 对于logistic回归来说 正则化原理 \[u=\frac{1}{m}\sum x^{i}(求出平均值u)\]\[x=x-u\] \[\sigma^{2}=\frac{1}{m}\sum(x^{i}…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思…

一．基本会计知识 第一节 会计是企业的语言 反映企业经济状况的两组会计语言词汇 四个层次的会计语言规则 财务会计报告的组成 会计语言要素 会计工作主要是把企业杂乱的会计数据归纳整理,加工编制成有用的财务信息系统. 学习会计语言,首先要对会计语言要素有一个基本的理解.对于什么是会计,社会各界,包括企业家们的理解是不一样的,甚至职业会计人也有不同的理解.例如,有人说会计是管理的工具:也有人说会计是一个信息系统,会计的工作就是收集信息.加工信息.储存信息,并对外披露信息.但从企业管理的角度来说,会计是…

图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了. OCR 的定义:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程. 今天就来简单分析下 OCR 技术的原理. 从整体上来说,OCR一般分为两个大步骤:图像处理以及文字识别. 图像处理 识别文字前,我们要对原始图片进行预处理,以便后续的特征提取和学习.这个过程通常包含:灰度化.…

在现实控制中,被控系统并非是线性时不变的,往往需要动态调整PID的参数,而模糊控制正好能够满足这一需求,所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题.模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法.可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用. 1.模糊算法的原理 模糊算法是一种基于智能推理的算法,虽然称之为模糊算法其实并不模糊,实际上是一种逐步求精的思想.一个模糊控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.在此我们…

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te…

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.…

集成学习,又称为“多分类器系统”(multi-classifier system).“基于委员会的学习”(committee-based learning)等.基本的想法是结合多个学习器,获得比单一学习器泛化性能更好的学习器. 根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致可分为两大类: 序列化方法:个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成,代表是Boosting: 并行化方法:个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成,代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 一.利用Ho…

参考代码 ChineseClean_demo1.py: # -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import xlwt ''' python3.4 ''' # file 表示源文件名字,修改此处即可 file="./data/answer_detail_5_15307860968687.xls" dirs="./result" def read_excel(rows_numb,cols_numb): f = xlwt.Workbook(…

集成学习简介 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务. 如何产生"好而不同"的个体学习器,是集成学习研究的核心. 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能,这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果.这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛,KDD和Kaggle,被首先推荐使用的原因. 一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 集…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.…